摘 要：本文采用非参数模型数据包络分析DEA的方法对汉中蔬菜的生产效率进行了分析和研究。研究发现：汉中蔬菜生产效率的整体水平较低，尚未达到资源的有效配置；内部6个地区间的生产效率差异性明显；现阶段汉中蔬菜生产处于规模报酬递增阶段，技术效率水平较低。
关键词：生产效率； 蔬菜产业； DEA； 汉中市
1 引言
蔬菜产业作为绿色产业的重要组成部分，近些年来受到汉中市的重点扶持，逐渐成为了陕西省主要的蔬菜产区。但是在蔬菜产业快速发展的同时，汉中蔬菜产业的生产效率究竟处于一个怎样的水平，其所辖11县区的蔬菜生产效率又是处于怎样的水平上，现阶段汉中蔬菜产量的增长与土地规模报酬之间呈现怎样的关系，这些问题至今尚不清楚，因此研究汉中市蔬菜的生产效率对了解以上几个问题具有重要的作用，从而对推动汉中市绿色产业经济的发展和提高汉中农业的发展水平都具有重要的意义。
近些年，随着DEA方法的逐步发展，其被广泛运用于农业生产效率的综合评价中。Kalirajanetal(1996)利用中国的省际数据，采用TFP生产模型对农村改革前后的农业生产全要素进行了比较研究； Chen and Huffm an(2002)利用随机前沿分析方法，考察了中国粮食生产的要素产出弹性，并对技术效率进行影响因素分析。国内关于农业生产效率的研究大多采用C-D生产函数法进行测算。如赵魁君（1994）利用修正的C-D函数来评价生产率的提高与否=VD
s.t.∑nj-1xj§j+s-=axj0
∑nj-1jj§j-s+=yj0
§>=0,j=1,2,…,n （公式1）
s->=0
s+>=0
对于上式的最优解§0，s0-,s0+,a0存在三种情况：
①a0=1，s0-,s0+,不同时为0，决策单元j0为弱DEA有效；
②a0=1, s0-=s0+=0，决策单元j0为DEA有效；
③a0<1，决策单元j0为非DEA有效。
2.2 投入产出导向的确定
数据包络分析（DEA）模型一般包括投入导向和产出导向两种导向模式。投入导向是从投入的角度进行衡量，主要研究的是投入成本的最小化问题。产出导向则是从产出的角度进行衡量，主要研究的是产出利润的最大化问题。一般而言对于投入要素的控制要比产出要素的控制容易得多，而本文的研究初衷是资源的节约，因此选择模型的投入导向研究如何实现投入要素的有效资源配置，实现经济投入成本的最小化。
3 蔬菜生产效率的实证分析
3.1 基本数据和变量
本文的研究对象是汉中市蔬菜的生产效率，数据主要为二手数据，主要来源于陕西省信息统计网站和陕西省统计年鉴（2010），根据本文研究的需要对相关的数据进行了一定的换算和处理。
在变量的选择和确定上，通过对已有文献的学习和比较，结合本文需要研究的对象，在已获取的数据资料的前提下，经过比较筛选和反复论证，最终选定产出指标一个，投入指标四个，作为投入产出要素进行研究对象的效率计算。其中产出指标是蔬菜的总产量，投入指标包括蔬菜的播种面积（X1）、劳动力投入量(X2)、化肥折纯量(X3)和机械总动力(X4)。建立以下的变量指标体系：
表 1 汉中蔬菜生产效率的评价指标体系
变量 | 测度指标 |
投入指标 | 播种面积、劳动力投入、化肥折纯量、机械总动力 |
产出指标 | 总产量 |
Crste | Vrste | scale | 规模报酬 | |
汉台区 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 不变（—） |
南郑区 | 0.117 | 0.186 | 0.631 | 递增（irs） |
城固县 | 0.020 | 0.036 | 0.571 | 递增（irs） |
洋县 | 0.095 | 0.107 | 0.895 | 递增（irs） |
西乡县 | 0.850 | 0.954 | 0.891 | 递增（irs） |
勉县 | 0.078 | 0.204 | 0.384 | 递增（irs） |
平均 | 0.36 | 0.4145 | 0.7287 |
X1（人） | X2(公顷) | X3（公斤） | X4（千瓦） | |
汉台区 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
南郑区 | 0.000 | 2383 | 219528 | 8660909 |
城固县 | 0.000 | 1376 | 361372 | 9206628 |
洋县 | 0.000 | 1248 | 350849 | 9412471 |
西乡县 | 0.000 | 982 | 191261 | 4742298 |
勉县 | 0.000 | 951 | 144167 | 3808667 |
平均 | 0.000 | 1156.67 | 211196 | 7166195 |
